1. 智能人臉識別系統需要那些硬體組成
智能人臉識別系統需要那些硬體組成？
（1）人臉識別可視對講機
（2）室內分機（自主選擇搭配）
（3）手機
（4）中控管理機
2. iphonex怎麼設置人臉識別 人臉識別功能設置方法攻略
人臉識別效果對攝像機和伺服器的配置要求很高，如果acer的攝像頭像素很高，電腦配置也很高的話，可以安裝人臉識別軟體，登陸系統界面後就能進行一些基本功能操作設置，如果設備達不到要求，建議還是不要使用。。。
3. NVR人臉識別怎麼配置
2018/10/12 11:30:00 中國安防行業網 關鍵字： 瀏覽量： 129
主要特性
•支持嵌入式Linux系統，工業級嵌入式微控制器
•支持人臉以圖搜圖
•支持人臉視頻錄像摘要回放
•支持軌跡視頻錄像摘要回放
•支持WEB、本地GUI界面操作
•可接駁支持ONVIF、RTSP協議的第三方攝像機和主流品牌攝像機
•支
企業名稱:深圳市萬佳安物聯科技股份有限公司
產品概況：
主要特性
•支持嵌入式Linux系統，工業級嵌入式微控制器
•支持人臉以圖搜圖
•支持人臉視頻錄像摘要回放
•支持軌跡視頻錄像摘要回放
•支持WEB、本地GUI界面操作
•可接駁支持ONVIF、RTSP協議的第三方攝像機和主流品牌攝像機
•支持TCP/IP、DHCP、PPPOE、FTP、DNS、DDNS、NTP、UPNP、SMTP、ONVIF網路協議
•支持最大25路網路視頻接入
•支持2MP IPC解析度接入
•4路2MP@25FPS回放
•支持1路VGA，1路HDM輸出
•支持2個內置SATA介面，單盤容量支持10T
•支持2個USB介面
•支持手機客戶端遠程登錄(蘋果/安卓)
關鍵技術指標：
參數名 參數值
盤位 2
VGA 1路
HDMI 1路
HDMI1
(畫面分割) 1、4、8、9、16、25分割
主處理器 工業級嵌入式微控制器
操作系統 嵌入式Linux實時操作系統
操作界面 WEB、本地GUI
網路協議 TCP/IP、DHCP、PPPOE、FTP、DNS、DDNS、NTP、UPNP、SMTP、ONVIF
網路視頻接入 25路
網路帶寬 接入100Mbps
IPC解析度 1080P/960P/720P
人臉名單庫 支持2個人臉庫，單庫最大支
4. 海康威視人面識別平台伺服器DS-VM11B/TDSC310802533多少錢一台
摘要 你好，展開快訊
5. 大家都知道哪些人臉識別考勤系統比較好啊
FaceVisa的精準度挺高的，用在人臉考勤系統應該沒問題。
6. 虹軟人臉識別SDK Windows版本推薦的配置是多少
Windows x86/x64吧，具體去官網看看
7. 哪些型號的伺服器適合人臉識別領域
伺服器不直接面向用戶，只是用來處理和存儲各類來自客戶端的數據。具體的應用還是由客戶端來採集數據，然後上傳到伺服器。
8. 人臉識別的識別演算法
人臉識別的基本方法
人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。
(1)幾何特徵的人臉識別方法
幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。
(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法
特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。
(3)神經網路的人臉識別方法
神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。
(4)彈性圖匹配的人臉識別方法
彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。
(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法
心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。
(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法
近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。
人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。
在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。
如果可以的話，可以Te一下colorreco，更好的技術解答。